一种改进的基于软判决自回归模型图像内插算法

提出一种改进的基于软判决自回归模型图像内插算法,分为正则化权值训练和图像内插两部分。在训练部分,根据局部窗口特征和其对应的最优正则化权值建立字典。在图像内插部分,利用加权最小二乘法估计自回归模型参数,并通过查找字典中距离当前局部窗口最近的样本获得最优正则化权值,然后使用软判决估计重建图像内插值。同时,使用EM算法修正估计出的模型参数和图像内插值。实验结果表明,与其它算法相比,所提的内插算法具有更好的主观和客观效果。

基于EM算法的SAI图像插值改进技术

提出了一种基于期望最大(Expectation Maximization,EM)算法对自适应二维自回归建模与软判决估计联合插值(SAI)算法进行改进的算法,它将插入像素的估计值反馈回分段二维自回归模型(PAR)参数的估计过程中,修正估计出的模型参数。实验结果显示:该算法能产生良好的视觉效果及较高的峰值信噪比(PSNR)。